1.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
2.Hive MetaStore 的源码挑战及优化方案
3.为ä»ä¹sparkSQL
4.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、Tez 0..2和Iceberg的源码过程中,尽管资料匮乏且充满挑战,源码但通过仔细研究和实践,源码最终成功实现了。源码以下是源码传奇泄露的源码关键步骤的总结:前置准备
Hadoop 3.3.5:由于Hive依赖Hadoop,确保已安装并配置。源码
Tez 0..2:作为Hive的源码计算引擎,需要先下载(Apache TEZ Releases)并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。源码
源码编译与配置
从release-0..2下载Tez源码,源码注意其依赖的源码Protocol Buffers 2.5.0。
修改pom.xml,源码调整Hadoop版本和protobuf路径,源码同时配置Maven仓库。源码
编译时,源码爆Ol 游戏源码可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。
安装与配置
将编译后的Tez包上传至HDFS,并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。
Hive集成
Hive 4.0.0-beta-1:提供SQL查询和数据分析,已集成Iceberg 1.3无需额外配置。
下载Hive 4.0.0的稳定版本,解压并配置环境变量。
配置Hive-site.xml,包括元数据存储选择和驱动文件放置。
初始化Hive元数据并管理Hive服务。
使用Hive创建数据库、表,以及支持Iceberg的分区表。
参考资源
详尽教程:hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装
Tez 安装和部署说明
Hive 官方文档
Hadoop 3.3.5 集群设置
Hive MetaStore 的传奇自动随机源码挑战及优化方案
Hive,作为Apache Hadoop上的数据仓库工具,提供了强大的SQL查询能力,处理大规模数据。核心组件Hive MetaStore负责存储和管理Hive表、分区和数据库的元数据,如表名、列信息和存储位置。元数据的结构复杂,涉及多张关联表,如DBS、TBLS、PARTITIONS和SDS,用于细致管理。
然而,ai策略指标源码随着业务扩展,元数据量爆炸式增长,尤其是在互联网公司,Hive表的分区数可能达到百万甚至亿级,导致MetaStore和MySQL服务面临严峻挑战。查询延迟增加,并发请求过多时,MetaStore查询会阻塞,进而影响整个大数据查询性能。
针对这些挑战,有几种优化策略:首先,分库分表可以分散MetaStore的负载,但涉及到Hive源代码的大幅调整,风险和成本较高,手机商城源码hbuilderx且后期维护复杂。其次,读写分离通过创建只读MetaStore集群,降低主库压力,但无法根本解决数据量大的问题,快手等公司已实践。分布式数据库如TiDB,提供更好的扩展性和性能,但需注意兼容性和运维风险,VIVO和知乎已采用。MetaStore API的优化可以解决部分问题,但需要持续改进。WaggleDance和MetaStore Federation通过代理和路由技术,减少了元数据操作的复杂性,但可能带来配置管理和数据迁移的挑战,滴滴和腾讯已采用或类似方法。
总的来说,优化选择需权衡开发成本、运维难度、业务影响等因素,流量控制和降级也是应对高峰流量的辅助手段。在实际应用中,需要根据具体情况进行定制化解决方案,关注"大数据小百科"获取更多技术分享。
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如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
在处理数据时,我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中,如果涉及到使用datax进行数据迁移,且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型,那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。
在JAVA中,主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中,float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下,可以提供较高的运算效率,但当涉及到金融等场景需要精确计算时,必须使用BigDecimal。
Hive支持多种数字类型数据,如FLOAT、DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的,允许设置精度和标度,适用于需要高度精确计算的场景。
若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型,关键在于修改datax源码,增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤:
1. **修改HDFS Reader**:在处理Hive ORC文件时,需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法,如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤,确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容,支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double,因此可以实现不修改HDFS Reader代码,直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时,将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型,HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段,将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double,确保后续写入操作的精度。
2. **修改HDFS Writer**:为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段,同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal,基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容,将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。
综上所述,通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件,实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持,确保数据迁移过程的准确性和完整性,从而满足复杂数据迁移场景的需求。